# 

# 

# ### Logistic回归详解与Python代码示例

# 

# #### Logistic回归解释

# 

# Logistic回归，又称为逻辑回归或对数几率回归，是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。尽管其名称中包含“回归”二字，但Logistic回归实际上是一种分类算法，主要用于处理二分类问题。其核心思想是通过给定的自变量（特征）来预测因变量（目标变量）属于某个类别的概率。

# 

# 在Logistic回归中，我们假设因变量是二元的（例如，是/否，0/1），而自变量可以是连续的也可以是离散的。模型通过计算每个样本属于某个类别的概率，并根据设定的阈值（通常是0.5）来判断该样本的类别归属。

# 

# Logistic回归模型使用Sigmoid函数（逻辑函数）将线性回归的预测值转换为概率值。Sigmoid函数的输出值域在0到1之间，正好符合概率的取值范围。通过最大似然估计法来求解模型参数，使得模型预测的概率与实际观测的概率最为接近。

# 

# #### Python代码示例

# 

# 下面是一个使用Python和scikit-learn库实现Logistic回归的示例代码：

# 

# 

# 导入必要的库

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.metrics import accuracy_score



# 假设我们有一个名为'data.csv'的数据集

# 数据集包含特征和目标变量，目标变量是二元的（例如，是否患病）



# 读取数据集

data = pd.read_csv('data.csv')



# 划分特征变量（X）和目标变量（y）

X = data.drop('target', axis=1)  # 假设'target'列是目标变量

y = data['target']



# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)



# 创建Logistic回归模型

model = LogisticRegression()



# 在训练集上拟合模型

model.fit(X_train, y_train)



# 在测试集上进行预测

y_pred = model.predict(X_test)



# 计算预测的准确率

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)



# 输出准确率

print(f"模型在测试集上的准确率为：{accuracy:.2f}")



# 注释说明：

# 1. 首先，我们导入了必要的库，包括numpy、pandas、train_test_split用于划分数据集、LogisticRegression用于创建模型、accuracy_score用于计算准确率。

# 2. 然后，我们使用pandas读取了数据集，并划分了特征变量和目标变量。

# 3. 接着，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。

# 4. 创建了Logistic回归模型，并在训练集上拟合了模型。

# 5. 最后，我们在测试集上进行了预测，并计算了预测的准确率。
